Yazarlar minnetle Ulusal Bilim Vakfı, CBET0846359, hibe monitör Horst Henning Winter destek için minnettarım.

1. Bir Ölçülebilir Akış oluşturma <ol><li> EPIV validasyon ölçümleri, gliserin su solüsyonu (-% 50 su% 50 gliserin) boru akış gösterilecektir. Deneysel bir düzeneğin şematik Şekil 1 &#39;de gösterilmiştir. </li><li> 10 mikron bir nominal çapa sahip içi boş cam küreler milyon başına yaklaşık olarak 17 ağırlık parçalar arasında bir konsantrasyonda sıvı ilave edilir. Içi boş cam küreler ultrason kontrast maddeler olarak hizmet, ve bunların büyüklüğü ve yoğunluğu onlar pasif sıvı akışını izleyin şekilde seçilir. 10. </li><li> Sabit voltaj, bilinen bir akış hızı tanıtmak için pompa ile beslenir. Akış hızı U boru ortalama hız U &lt;&lt; ΔX / Dt, ΔX EPIV ölçüm hacminin doğrusal uzunluğu ve Dt görüntüleri arasında zaman adımı, yani olduğu gibi seçilir, akış gerekirse ultrason sy fps göre &quot;yavaş&quot;kök. 3 </li></ol> 2. Ultrason kalibre <ol><li> Dış boru duvara ultrason probu monte edin. Topikal jel, su bazlı, sonda yüz ve boru duvarı arasında ultrason huzmesinin transmisyon kaybını en aza indirmek için, ultrason prob uygulanır. </li><li> Ultrason makinesi açın. Ultrason görüntüleri canlı akışı tüm sistemleri yük bir kez otomatik olarak başlar. </li><li> Ultrason makinenin kontrol panelindeki Derinlik Kontrol düğmesini kullanarak görüntü derinliği ayarlayın. </li><li> Ultrason makinenin kontrol panelindeki 2B Kazanç düğmesini kullanarak toplam resim kazancı ayarlayın. </li><li> Boru duvarları saçılma inceltmek ve ultrason sinyal derinliği ile ilgili zayıflama telafi etmek için Zaman Kazanç Tazminat (TGC) kaydırıcıları ayarlayın. </li><li> Resim genişliği, odak, prob işletim frekans, ve kare hızı atanabilir kontrol düğmesi kullanılarak ayarlanır. BunlarKontrol panelinin sol üst köşesinde bulunan dört düğme, sistem çalıştığı moduna göre değişir. 2B modunda (halen kullanılan gibi), sol-sağ düğmeleri sırasıyla genişliği, odak, frekans karşılık, ve kare hızı. Ultrason görüntüleme 9 temel ilkeleri sayesinde, bu dört parametre doğal birleştiğinde unutmayın. Sonuç olarak, belirli bir ultrason resim taraması için (yani, bir EPIV deney) mekansal ve zamansal çözünürlük arasında bir trade-off vardır. </li><li> 10 mikron içi boş cam küreler ile tohumlanan boru akış temsilcisi ultrason görüntüsü için Şekil 2&#39;ye bakınız. Sınırlı yanal çözünürlüğü nedeniyle, cam küreleri yanal yönde sürülür dikkat ediniz ve görüntü olarak elipsoid gibi görünür. </li></ol> 3. Veri Toplama <ol><li> Yeni bir deneme başlatmak için ultrason kontrol panelinde Yeni Sınav düğmesine basın. </li><li> Bir oluşturmaSoyad ve Ad ve Hasta ID testi sayısında bugünün tarihi Boru Akış girerek yeni bir &quot;hasta&quot;. </li><li> 1000-1500 görüntüler arasındaki önceden ayarlanmış maksimum Yeni bir tarama döngüsü başlar sonra, ulaşana kadar &quot;hasta&quot; oluşturulmasını takiben, bir ultrason taraması başlar. Ultrason kontrol paneli üzerindeki Freeze tuşuna iki kez basıldığında görüntülerin maksimum preset numarasını ulaşan zaman önce de tarama başlayacaktır. </li><li> Ultrason görüntüleri iyi bir dizi (örneğin, keskin çekirdek tanecik görüntüler ve yeterli tohum parçacık yoğunluğu) elde edildikten sonra, görüntü yakalama durdurmak için ultrason kontrol panelindeki Freeze tuşuna basın. </li><li> Ultrason kontrol panelindeki Cineloop düğmesine basın. Seçmek için sette ilk görüntüyü seçmek için ultrason kontrol panelindeki Lisans düğme kullanılarak analiz edilecek ultrason görüntüleri seti ve son Döngüsü düğmesini seçinsette son görüntü. </li><li> Ultrason görüntüleri seçili kümesini kaydetmek için ultrason kontrol panelindeki Image Store düğmesine basın. </li><li> Ultrason kontrol panelindeki Arşiv düğmesine basın ve Bitiş Sınav seçmek için fare imlecini kullanın. Bu kullanıcının yerel sabit diske kaydetmek için görüntü veya cineloops seçmenizi isteyecektir. Ilgi cineloop (lar) daha sonra sınav çıkın seçin. </li><li> Ultrason kontrol panelindeki Arşiv düğmesine basın ve ilk Daha seçmek için fare imleci kullanın ve ardından Disk yönetimi seçin. Disk yönetimi PIV yazılımı çalıştıran bilgisayara kaydedilen cineloop (ler) yönlendireceğiz. </li></ol> 4. Filetype dönüştürme <ol><li> Bir ultrason görüntüsü tıp (DICOM) ultrason makine üzerinde dosya türü bir dijital görüntüleme iletişim olarak depolanır. Açılmış ve PIV yazılım tarafından okunabilir için, DICOM dosyaları resim dosyası için dönüştürülmesi gerekir. Halen,Matlab komut dosyası çalıştıran DICOM2JPG.m DICOM dosyaları Joint Photographic Experts Group (JPEG) dosya türüne dönüştürmek için kullanılır. </li><li> JPEG ultrason görüntüleri ardından LaVision gelen Davis yazılımı kullanılarak analiz edilmiştir. </li></ol> 5. D (x, y) Davis kullanarak Deplasman Alanları, Bilgisayar <ol><li> Çift fare PC&#39;de Davis simgesini tıklatın. Yeni Proje&#39;yi seçin. PIV seçin. </li><li> Araç çubuğunda Import Images seçin ve Numaralı Files üzerinden İthalat seçin. Açılan menüde, JPEG ultrason görüntülerin saklandığı klasörü bulun ve çift setinin ilk resmin üzerine tıklayın. Bu, numaralandırılmış kümesindeki tüm ultrason görüntüleri ithal edecek. </li><li> Tipik bir görüntü maskesi işlenecek ultrason görüntüsünü ilgi bölgesi (ROI) izole etmek için tanımlanmış olacaktır. Boru akışı için, maske boru duvarları (yani, sıvı) arasındaki ROI tanımlamak için kullanılır. </li><li> Davis ana kontrol paneline gidin, aktarılan görüntüler içeren Akım Projesi kapsamında bulunan sekmesini seçin ve sekme etiketli Toplu İşleme seçin. Bu ithal ultrason görüntüleri toplu işlem için Davis vektör işleme penceresi sağlar. </li><li> Işlemleri listesinden, PIV-Süresi-serisi ağaç kullanılarak vektör hesaplama parametrelerin seçimi, ve vektör işlem için kullanılacak parametreleri seçin. Bir maskesi kullanıldığı takdirde, kutusu Veri Aralığı onay = vektörü hesaplama parametre menüsünde maskelenmiş alanı kullanabilirsiniz. Vektörü hesaplama parametreleri optimum seçimi akış geometrisi, akış özellikleri, görüntü çözünürlüğü, izleyici parçacık yoğunluğu ve istenilen flow analizi bağımlı olduğunu unutmayın. 10. Boru akış ölçümleri için, genellikle iyi sonuçlar vermiştir parametreler 32 x 32 piksel, 2 ila 8 x azalan sorgulama boyutu ile çok pasolu vardır% 50 örtüşme ile 8 piksel 2,. Bağıl vektör aralığı kısıtlaması ± Tüm (pencere boyutu / 2) ve mutlak vektör aralığı kısıtlaması ± 5 piksel olarak ayarlandı için kurulmuştur. Son olarak, bir 3 x 3pixel 2 medyan bastırmak ve gürültüyü filtreler vektör alanları düzeltmek için kullanılmıştır. </li><li> Toplu işlem ekranının sol tarafında, görüntülerin işleneceği toplam miktarını seçin ve start işleme seçin. Bu çapraz korelasyon algoritmaları kullanarak ardışık ultrason görüntüleri arasında, D (x, y) değiştirme alanı hesaplamak olacaktır. </li></ol> 6. Vektör Alanları Analizi <ol><li> Post-processing ve veri analizi için, EPIV vektör alanları. Txt dosyası olarak Davis ihraç edilmektedir. Bu proje ekranında JPEG görüntüsü dalı altında yer değiştirme vektörü dal seçilerek elde edilir. Araç çubuğunda, İhracat sekmesini seçin, dosya türü ASCII seçeneğini seçin. Txt, seçim / bir ihracat klasör oluşturun, bird seçeneğini İhracat. </li><li> Ihraç vektör alanları 00001 ≤ xxxxx ≤ 99999 Bxxxxx.txt, B belirten tamponu ile adlandırılır. Her dosya dört veri sütunları içerir: görüntü vektörünün (1) x-konumu, görüntü vektör (2) y-location, (3) deplasman x-bileşeni (yani streamwise deplasman), (4) Yerinden y-bileşeni (yani, duvar-normal deplasman). Bxxxxx.txt dosyaları ilk görüntü çiftleri arasındaki zaman adımı bilerek, DT [s] ve görüntü büyütme, M [metre / piksel], yani u (x, y, hız alanı hesaplamak için MATLAB açıldı ve işlenir ) = MD (x, y) / DT. Görüntüleri arasında zaman adımı AT = 1/fps + D (x, y) / B, B [piksel / s] ultrason probu görüntünün genişliği boyunca süpürmek için geçen süredir. Bu çalışmada, M = 77 [um / piksel], fps = 49.5 [1 / s] ve B = 25047 [piksel / s]. Sonra, ensemdiğer ilgi akış miktarları arasındaki ble ortalama hız vektör alanları, ortalama hızın duvar normal profillerden, hesaplanır. (Bölüm Temsilcisi Sonuçlar bakınız.) </li></ol>

<ol>
	<li>White, F. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Fluid Mechanics. , (1994).</li><li>Hak, M. G. a. d. -. e. l. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Flow Control: Passive, Active, and Reactive Flow Management. , (2000).</li><li>Kim, B. H., Hertzberg, J. R., Shandas, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Development+and+validation+of+echo+PIV.">Development and validation of echo PIV.</a> Exp. Fluids. 36, 455-462 (2004).</li><li>Zheng, H., Liu, L., Williams, L., Hertzberg, J. R., Lanning, C., Shandas, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Real+time+multicomponent+echo+particle+image+velocimetry+technique+for+opaque+flow+imaging.">Real time multicomponent echo particle image velocimetry technique for opaque flow imaging.</a> Appl. Phys. Lett. 88, 261915 (2006).</li><li>Beulen, B., Bijnens, N., Rutten, M., Brands, P., van de Vosse, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Perpendicular+ultrasound+velocity+measurement+by+2D+cross+correlation+of+RF+data.+Part+A:+validation+in+a+straight+tube.">Perpendicular ultrasound velocity measurement by 2D cross correlation of RF data. Part A: validation in a straight tube.</a> Exp. Fluids. 49, 1177-1186 (2010).</li><li>Poelma, C., Mari, J. M., Foin, N., Tang, M. -. X., Krams, R., Caro, C. G., Weinberg, P. D., Westerweel, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=3D+Flow+reconstruction+using+ultrasound+PIV.">3D Flow reconstruction using ultrasound PIV.</a> Exp. Fluids. 50, 777-785 (2011).</li><li>GE VINGMED ULTRASOUND A/A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Vivid 7/Vivid 7 PRO Userâ€™s Manual. , (1988).</li><li>Szabo, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Diagnostic Ultrasound Imaging: Inside Out. , (2004).</li><li>Raffel, M., Willert, C., Wereley, S., Kompenhans, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Particle Image Velocimetry: A Practical Guide. , (2007).</li></ol>

Yazarlar ifşa etmek başka bir şey var.

Optik opak sıvılar veya optik opak geometrileri vasıtasıyla hızının iki boyutlu alanları edinme yeteneğine sahip bir yankı parçacık görüntü velosimetri (EPIV) sistemi için işletim protokolü tanımlanmıştır. EPIV Pratik uygulama opak sıvıların akışını pek çok uygulamada oluşur endüstriyel ve biyolojik akış sistemleri, çalışma için çok uygundur. Burada sunulan belirli sistem amaca uygun lignoselülozik etanol üretiminde kullanılan sıvılaştırılmış biyokütle akışkanların ak...

<table border="1"><tbody><tr><td> Reaktif Adı </td><td> Şirket </td><td> Katalog numarası </td><td> Yorumlar (isteğe bağlı) </td></tr><tr><td> Ultrason Makinesi </td><td> GE </td><td> Vivid 7 Pro </td><td></td></tr><tr><td> Doğrusal Ultrason Array </td><td> GE </td><td> 10 L </td><td></td></tr><tr><td> DC Su Pompası </td><td> KNF </td><td> NF 10 KPDC </td><td></td></tr><tr><td> Vektör İşleme Yazılımı </td><td> Lavision </td><td> DAVIS 7.2 </td><td></td></tr><tr><td> İşleme Yazılımı Ver </td><td> Mathworks </td><td> MATLAB 7.12 </td><td></td></tr><tr><td> Akrilik Boru </td><td> McMaster-Arabar </td><td> 8486K531 </td><td></td></tr><tr><td> Ultrason Jel </td><td> Parker </td><td> Aquasonic 100 </td><td></td></tr></tbody></table>

echo particle image velocimetry

Kütle, momentum ve akışkan enerji nakil sonuçta akışkan hızı alanın zamanmekansal dağılımları ile belirlenir. 1. Sonuç olarak, anlayış için bir önkoşul, tahmin, ve sıvı akışını kontrol ile hız alanı ölçmek için yetenektir mekansal ve yeterli temporal çözünürlük. 2 optik opak sıvılar veya optik opak geometrileri vasıtasıyla hız ölçümleri için, partikül görüntü velosimetri (EPIV) hızı &quot;anlık&quot; iki boyutlu alanları oluşturmak için çekici bir tanı yöntemidir echo. Bunda 3,4,5,6 kağıt, Hagen-Poiseuille içinde işletim yazılımı 8 açıklanan ticari parçacık görüntülemeli hız (PIV) çalıştıran bir PC ile ticari bir tıbbi ultrason makinesi 7 bütünleştirerek inşa EPIV sistemi için protokol ve validasyon ölçümleri (yani, laminer boru) akımı bildirilmiştir . EPIV ölçüm içinments, tıbbi ultrason makineye bağlı olan bir faz dizi sonda farklı zamanlarda piezoelektrik elemanlarının darbe sonda ile bir iki boyutlu bir ultrason görüntüsü oluşturmak için kullanılır. Her prob elemanı sıvı içine ultrason darbe iletir ve sıvı (doğal ya da numaralı seribaşı olarak) tracer parçacıkları geri onlar kaydedilir prob ultrason ekoları yansıtmaktadır. Iletim için göreli yansıyan ultrason dalgaları ve zaman gecikmesi genlik B-mod (parlaklık modu) iki-boyutlu görüntü ultrason olarak bilinen oluşturmak için kullanılır. Spesifik olarak, zaman gecikmesi sıvı içinde çalısılan konumunu belirlemek için kullanılır ve genlik çalısılan için yoğunluk vermek için kullanılır. Tek bir B-mod görüntü, t, elde etmek için gerekli süre, faz dizi sonda bütün elemanları pulse almak süre ile belirlenir. Birden B-mod görüntü, saniye başına kare sistemin kare hızı (fps) = 1 / &amp; de edinmek içinLTA, t. (Ultrasonografi bir inceleme için 9&#39;a bakınız.) Tipik bir EPIV deneme için, kare hızı 20-60 akış koşullarına bağlı fps, akış izleyici parçacıkların mekansal dağılımının 100-1000 B-mod görüntüler arasında elde edilir. Bir kez satın, B-mod ultrason görüntüleri PIV ticari yazılım çalıştıran bilgisayara ethernet bağlantısı yoluyla iletilir. PIV yazılım, izleyici partikül yer değiştirme alanları, D (x, y) [piksel] kullanarak, (burada x ve y sırasıyla, ultrason görüntüsünde yatay ve dikey mekansal konumunu ifade) art arda ultrason çapraz korelasyon algoritmalar uygulanarak elde edilen B- modunu görüntüler. 10 hız alanları, u (x, y) [m / s], görüntü çiftleri arasındaki zaman adımı bilerek, deplasmanlar alanlardan belirlenir, DT [s] ve görüntü büyütme, M [metre / piksel ], yani, u (x, y) = MD (x, y) / DT. Zaman adım between görüntüleri AT = 1/fps + D (x, y) / B, B [piksel / s] ultrason probu görüntünün genişliği boyunca süpürmek için geçen süredir. Bu çalışmada, M = 77 [um / piksel], fps = 49.5 [1 / s] ve B = 25047 [piksel / s]. Bir kez alınan, hız alanları ilgi akış miktarları hesaplamak için analiz edilebilir.

Ani bir yankı Parçacık Hızı (EPIV) vektör alanı Şekil 3 &#39;de gösterilmiştir. Vektör arsa hız vektörleri her dördüncü sütunda gösterir ve arka plan rengini kontur haritası ivme büyüklüğünü karşılık gelir. Bir topluluk ortalaması vektör arsa 1000 anlık EPIV vektör grafikleri üzerinde ortalama Şekil 4&#39;te gösterilmiştir. Boru akışı ile uyumlu olarak, hız vektörleri streamwise yönde öncelikle vardır, büyük hızlar boru merkez meydana, ve h...

Watch this Scientific Journal Video about Echo Particle Image Velocimetry at JoVE.com

Echo Particle Image Velocimetry

Optik opak sıvılar veya optik opak geometrileri vasıtasıyla hızının iki boyutlu alanları edinme yeteneğine sahip bir yankı parçacık görüntülemeli hız (EPIV) sistemi tanımlanmakta olup, boru akışı validasyon ölçümleri bildirilmiştir.

Parçacık Hızı Echo

The transport of mass, momentum, and energy in fluid flows is ultimately determined by spatiotemporal distributions of the fluid velocity field.1 ...

Microsoft Bing

Education

Research

JoVE Core

JoVE Journal

Physics

Civil Engineering

Mechanical Engineering

Engineering

Unit 1

Kinematics of a Particle

Fluid Kinematics

Vectors and Scalars

SCIENTISTS IN ACTION

14.5K Görüntüleme.  University of New Hampshire. Optik opak sıvılar veya optik opak geometrileri vasıtasıyla hızının iki boyutlu alanları edinme yeteneğine sahip bir yankı parçacık görüntülemeli hız (EPIV) sistemi tanımlanmakta olup, boru akışı validasyon ölçümleri bildirilmiştir.

Video: Echo Particle Image Velocimetry

Gradient Echo Quantum Memory in Warm Atomic Vapor

Gradient echo memory (GEM) is a protocol for storing optical quantum states of light in atomic ensembles. The primary motivation for such a technology is that quantum key distribution (QKD), which uses Heisenberg uncertainty to guarantee security of cryptographic keys, is limited in transmission distance. The development of a quantum repeater is a possible path to extend QKD range, but a repeater will need a quantum memory. In our experiments we use a gas of rubidium 87 vapor that is contained in a warm gas cell. This makes the scheme particularly simple. It is also a highly versatile scheme that enables in-memory refinement of the stored state, such as frequency shifting and bandwidth manipulation. The basis of the GEM protocol is to absorb the light into an ensemble of atoms that has been prepared in a magnetic field gradient. The reversal of this gradient leads to rephasing of the atomic polarization and thus recall of the stored optical state. We will outline how we prepare the atoms and this gradient and also describe some of the pitfalls that need to be avoided, in particular four-wave mixing, which can give rise to optical gain.

The gradient echo memory is a protocol for storing optical quantum states of light in atomic ensembles. Quantum memory is a key element of a quantum repeater, which can extend the range of quantum key distribution. We outline the operation of the scheme when implemented in a 3-level atomic ensemble.

Sıcak Atom Vapor Gradient Echo Kuantum Hafıza

Gradient  echo memory (GEM) is a protocol for storing optical quantum states of light in  atomic ensembles. The primary motivation for such a technology ...

Mühendislik

High-speed Particle Image Velocimetry Near Surfaces

Multi-dimensional and transient flows play a key role in many areas of science, engineering, and health sciences but are often not well understood. The complex nature of these flows may be studied using particle image velocimetry (PIV), a laser-based imaging technique for optically accessible flows. Though many forms of PIV exist that extend the technique beyond the original planar two-component velocity measurement capabilities, the basic PIV system consists of a light source (laser), a camera, tracer particles, and analysis algorithms. The imaging and recording parameters, the light source, and the algorithms are adjusted to optimize the recording for the flow of interest and obtain valid velocity data. 
Common PIV investigations measure two-component velocities in a plane at a few frames per second. However, recent developments in instrumentation have facilitated high-frame rate (&gt; 1 kHz) measurements capable of resolving transient flows with high temporal resolution. Therefore, high-frame rate measurements have enabled investigations on the evolution of the structure and dynamics of highly transient flows. These investigations play a critical role in understanding the fundamental physics of complex flows.
A detailed description for performing high-resolution, high-speed planar PIV to study a transient flow near the surface of a flat plate is presented here. Details for adjusting the parameter constraints such as image and recording properties, the laser sheet properties, and processing algorithms to adapt PIV for any flow of interest are included.

A procedure for studying transient flows near boundaries using high-resolution, high-speed particle image velocimetry (PIV) is described here. PIV is a non-intrusive measurement technique applicable to any optically accessible flow by optimizing several parameter constraints such as the image and recording properties, the laser sheet properties, and analysis algorithms.

Yüzeyler Yakın yüksek hızlı Partikül imaj velosimetri

Multi-dimensional and transient flows play a key role in many areas of science, engineering, and health sciences but are often not well understood. The ...

Using Neutron Spin Echo Resolved Grazing Incidence Scattering to Investigate Organic Solar Cell Materials

The spin echo resolved grazing incidence scattering (SERGIS) technique has been used to probe the length-scales associated with irregularly shaped crystallites. Neutrons are passed through two well defined regions of magnetic field; one before and one after the sample. The two magnetic field regions have opposite polarity and are tuned such that neutrons travelling through both regions, without being perturbed, will undergo the same number of precessions in opposing directions. In this case the neutron precession in the second arm is said to &#34;echo&#34; the first, and the original polarization of the beam is preserved. If the neutron interacts with a sample and scatters elastically the path through the second arm is not the same as the first and the original polarization is not recovered. Depolarization of the neutron beam is a highly sensitive probe at very small angles (&#60;50&#160;&#956;rad) but still allows a high intensity, divergent beam to be used. The decrease in polarization of the beam reflected from the sample as compared to that from the reference sample can be directly related to structure within the sample.
In comparison to scattering observed in neutron reflection measurements the SERGIS signals are often weak and are unlikely to be observed if the in-plane structures within the sample under investigation are dilute, disordered, small in size and polydisperse or the neutron scattering contrast is low. Therefore, good results will most likely be obtained using the SERGIS technique if the sample being measured consist of thin films on a flat substrate and contain scattering features that contains a high density of moderately sized features (30 nm to 5 &#181;m) which scatter neutrons strongly or the features are arranged on a lattice. An advantage of the SERGIS technique is that it can probe structures in the plane of the sample.

Progress has been made in utilizing spin echo resolved grazing incidence scattering (SERGIS) as a neutron scattering technique to probe the length-scales in irregular samples. Crystallites of [6,6]-phenyl-C61-butyric acid methyl ester have been probed using the SERGIS technique and the results confirmed by optical and atomic force microscopy.

Nötron Spin Echo'nun Kullanılması, Organik Güneş Hücresi Malzemelerini Araştırmak İçin Otlatma İnsidansını Dağıtmayı Çözdü

The spin echo resolved grazing incidence scattering (SERGIS) technique has been used to probe the length-scales associated with irregularly shaped ...

Characterization of Nanocrystal Size Distribution using Raman Spectroscopy with a Multi-particle Phonon Confinement Model

Analysis of the size distribution of nanocrystals is a critical requirement for the processing and optimization of their size-dependent properties. The common techniques used for the size analysis are transmission electron microscopy (TEM), X-ray diffraction (XRD) and photoluminescence spectroscopy (PL). These techniques, however, are not suitable for analyzing the nanocrystal size distribution in a fast, non-destructive and a reliable manner at the same time. Our aim in this work is to demonstrate that size distribution of semiconductor nanocrystals that are subject to size-dependent phonon confinement effects, can be quantitatively estimated in a non-destructive, fast and reliable manner using Raman spectroscopy. Moreover, mixed size distributions can be separately probed, and their respective volumetric ratios can be estimated using this technique. In order to analyze the size distribution, we have formulized an analytical expression of one-particle PCM and projected it onto a generic distribution function that will represent the size distribution of analyzed nanocrystal. As a model experiment, we have analyzed the size distribution of free-standing silicon nanocrystals (Si-NCs) with multi-modal size distributions. The estimated size distributions are in excellent agreement with TEM and PL results, revealing the reliability of our model.

We demonstrate how to determine the size distribution of semiconductor nanocrystals in a quantitative manner using Raman spectroscopy employing an analytically defined multi-particle phonon confinement model. Results obtained are in excellent agreement with the other size analysis techniques like transmission electron microscopy and photoluminescence spectroscopy.

Multi-parçacık Phonon Confinement Modeli ile Raman Spektroskopisi kullanarak nano-kristal Boyut Dağılımı Karakterizasyonu

Analysis of the size distribution of nanocrystals is a critical requirement for the processing and optimization of their size-dependent properties. The ...

Development of an Experimental Setup for the Measurement of the Coefficient of Restitution under Vacuum Conditions

The Discrete Element Method is used for the simulation of particulate systems to describe and analyze them, to predict and afterwards optimize their behavior for single stages of a process or even an entire process. For the simulation with occurring particle-particle and particle-wall contacts, the value of the coefficient of restitution is required. It can be determined experimentally. The coefficient of restitution depends on several parameters like the impact velocity. Especially for fine particles the impact velocity depends on the air pressure and under atmospheric pressure high impact velocities cannot be reached. For this, a new experimental setup for free-fall tests under vacuum conditions is developed. The coefficient of restitution is determined with the impact and rebound velocity which are detected by a high-speed camera. To not hinder the view, the vacuum chamber is made of glass. Also a new release mechanism to drop one single particle under vacuum conditions is constructed. Due to that, all properties of the particle can be characterized beforehand.

The coefficient of restitution is a parameter that describes the loss of kinetic energy during collision. Here, a free-fall setup under vacuum conditions is developed to be able to determine the coefficient of restitution parameter for particles in micrometer range with high impact velocities.

Vakum Koşullarında Restitüsyon katsayısı ölçümü için bir deneysel Kur Geliştirilmesi

The Discrete Element Method is used for the simulation of particulate systems to describe and analyze them, to predict and afterwards optimize their ...

Three-dimensional Particle Tracking Velocimetry for Turbulence Applications: Case of a Jet Flow

3D-PTV is a quantitative flow measurement technique that aims to track the Lagrangian paths of a set of particles in three dimensions using stereoscopic recording of image sequences. The basic components, features, constraints and optimization tips of a 3D-PTV topology consisting of a high-speed camera with a four-view splitter are described and discussed in this article. The technique is applied to the intermediate flow field (5 &#60;x/d &#60;25) of a circular jet at Re &#8776; 7,000. Lagrangian flow features and turbulence quantities in an Eulerian frame are estimated around ten diameters downstream of the jet origin and at various radial distances from the jet core. Lagrangian properties include trajectory, velocity and acceleration of selected particles as well as curvature of the flow path, which are obtained from the Frenet-Serret equation. Estimation of the 3D velocity and turbulence fields around the jet core axis at a cross-plane located at ten diameters downstream of the jet is compared with literature, and the power spectrum of the large-scale streamwise velocity motions is obtained at various radial distances from the jet core.

A three-dimensional particle tracking velocimetry (3D-PTV) system based on a high-speed camera with a four-view splitter is described here. The technique is applied to a jet flow from a circular pipe in the vicinity of ten diameters downstream at Reynolds number Re &#8776; 7,000.

Türbülans Uygulamaları için üç boyutlu Parçacık Takip Akımları: Jet Akış Örneği

3D-PTV is a quantitative flow measurement technique that aims to track the Lagrangian paths of a set of particles in three dimensions using stereoscopic ...

Simultaneous Measurement of Turbulence and Particle Kinematics Using Flow Imaging Techniques

Numerous problems in scientific and engineering fields involve understanding the kinematics of particles in turbulent flows, such as contaminants, marine micro-organisms, and/or sediments in the ocean, or fluidized bed reactors and combustion processes in engineered systems. In order to study the effect of turbulence on the kinematics of particles in such flows, simultaneous measurements of both the flow and particle kinematics are required. Non-intrusive, optical flow measurement techniques for measuring turbulence, or for tracking particles, exist but measuring both simultaneously can be challenging due to interference between the techniques. The method presented herein provides a low cost and relatively simple method to make simultaneous measurements of the flow and particle kinematics. A cross section of the flow is measured using a particle image velocimetry (PIV) technique, which provides two components of velocity in the measurement plane. This technique utilizes a pulsed-laser for illumination of the seeded flow field that is imaged by a digital camera. The particle kinematics are simultaneously imaged using a light emitting diode (LED) line light that illuminates a planar cross section of the flow that overlaps with the PIV field-of-view (FOV). The line light is of low enough power that it does not affect the PIV measurements, but powerful enough to illuminate the larger particles of interest imaged using the high-speed camera. High-speed images that contain the laser pulses from the PIV technique are easily filtered by examining the summed intensity level of each high-speed image. By making the frame rate of the high-speed camera incommensurate with that of the PIV camera frame rate, the number of contaminated frames in the high-speed time series can be minimized. The technique is suitable for mean flows that are predominantly two-dimensional, contain particles that are at least 5 times the mean diameter of the PIV seeding tracers, and are low in concentration.

The technique described herein offers a low cost and relatively simple method to simultaneously measure particle kinematics and turbulence in flows with low particle concentrations. The turbulence is measured using particle image velocimetry (PIV), and particle kinematics are calculated from images obtained with a high-speed camera in an overlapping field-of-view.

Eş zamanlı ölçüm türbülans ve akış görüntüleme teknikleri kullanarak parçacık kinematik

Numerous problems in scientific and engineering fields involve understanding the kinematics of particles in turbulent flows, such as contaminants, marine ...

3D Printing - Evaluating Particle Emissions of a 3D Printing Pen

Three-dimensional (3D) printing as a type of additive manufacturing shows continuing increase in application and consumer popularity. The fused filament fabrication (FFF) is an inexpensive method used most frequently by consumers. Studies with 3D printers have shown that during the printing process particulate and volatile substances are released. Handheld 3D printing pens also use the FFF method but the consumer&#8217;s proximity to the 3D pens gives reason to higher exposure compared to a 3D printer. At the same time, 3D printing pens are often marketed for children who could be more sensitive to the printing emission. The aim of this study was to implement a low cost method to analyze the emissions of 3D printing pens. Polylactide (PLA) and acrylonitrile butadiene styrene (ABS) filaments of different colors were tested. In addition, filaments containing metal and carbon nanotubes (CNTs) were analyzed. An 18.5 L chamber and sampling close to the emission source was used to characterize emissions and concentrations near the breathing zone of the user.
Particle emissions and particle size distributions were measured and the potential release of metal particles and CNTs investigated. Particle number concentrations were found in a range of 105 - 106 particles/cm3, which is comparable to previous reports from 3D printers. Transmission electron microscopy (TEM) analysis showed nanoparticles of the different thermoplastic materials as well as of metal particles and CNTs. High contents of metal were observed by inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS).
These results call for a cautious use of 3D pens due to potential risk to the consumers.

This protocol presents a method to analyze the emission of 3D printing pens. Particle concentration and particle size distribution of the released particle is measured. Released particles are further analyzed with transmission electron microscopy (TEM). Metal content in filaments is quantified by inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS).

3D Baskı - 3D Baskı Kaleminin Parçacık Emisyonlarının Değerlendirilmesi

Three-dimensional (3D) printing as a type of additive manufacturing shows continuing increase in application and consumer popularity. The fused filament ...

Study of Protein Dynamics via Neutron Spin Echo Spectroscopy

Most human body proteins' activity and functionality are related to configurational changes of entire subdomains within the protein crystal structure. The crystal structures build the basis for any calculation that describes the structure or dynamics of a protein, most of the time with strong geometrical restrictions. However, these restrictions from the crystal structure are not present in the solution. The structure of the proteins in the solution may differ from the crystal due to rearrangements of loops or subdomains on the pico to nanosecond time scale (i.e., the internal protein dynamics time regime). The present work describes how slow motions on timescales of several tens of nanoseconds can be accessed using neutron scattering. In particular, the dynamical characterization of two major human proteins, an intrinsically disordered protein that lacks a well-defined secondary structure and a classical antibody protein, is addressed by neutron spin echo spectroscopy (NSE) combined with a wide range of laboratory characterization methods. Further insights into protein domain dynamics were achieved using mathematical modeling to describe the experimental neutron data and determine the crossover between combined diffusive and internal protein motions. The extraction of the internal dynamic contribution to the intermediate scattering function obtained from NSE, including the timescale of the various movements, allows further vision into the mechanical properties of single proteins and the softness of proteins in their nearly natural environment in the crowded protein solution.

Study of Protein Dynamics via Neutron Spin Echo Spectroscopy

The present protocol describes methods for investigating the structure and dynamics of two model proteins that have an important role in human health. The technique combines bench-top biophysical characterization with neutron spin echo spectroscopy to access the dynamics at time and length scales relevant for protein interdomain motions.

Nötron Spin Yankı Spektroskopisi ile Protein Dinamiğinin İncelenmesi

Most human body proteins' activity and functionality are related to configurational changes of entire subdomains within the protein crystal structure. The ...

Deep Neural Networks for Image-Based Dietary Assessment

Due to the issues and costs associated with manual dietary assessment approaches, automated solutions are required to ease and speed up the work and increase its quality. Today, automated solutions are able to record a person's dietary intake in a much simpler way, such as by taking an image with a smartphone camera. In this article, we will focus on such image-based approaches to dietary assessment. For the food image recognition problem, deep neural networks have achieved the state of the art in recent years, and we present our work in this field. In particular, we first describe the method for food and beverage image recognition using a deep neural network architecture, called NutriNet. This method, like most research done in the early days of deep learning-based food image recognition, is limited to one output per image, and therefore unsuitable for images with multiple food or beverage items. That is why approaches that perform food image segmentation are considerably more robust, as they are able to identify any number of food or beverage items in the image. We therefore also present two methods for food image segmentation - one is based on fully convolutional networks (FCNs), and the other on deep residual networks (ResNet).

The goal of the work presented in this article is to develop technology for automated recognition of food and beverage items from images taken by mobile devices. The technology comprises of two different approaches - the first one performs food image recognition while the second one performs food image segmentation.

Görüntü Tabanlı Diyet Değerlendirmesi için Derin Sinir Ağları

Due to the issues and costs associated with manual dietary assessment approaches, automated solutions are required to ease and speed up the work and ...